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大规模中国历代存世典籍知识图谱构建研究 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义]探索构建中国历代存世典籍知识图谱,以为研究者挖掘海量古籍书目数据背后隐藏的知识提供一站式平台,拓展古籍知识服务内涵,同时,大规模的典籍知识图谱也是机器智能的重要基础。[方法/过程]通过知识图谱技术对中国历代存世典籍进行知识组织,从需求层、模型层、应用层3部分构建一个典籍知识图谱框架模型,通过人机协作进行典籍数据抽取及多源数据融合,完成数据的整理,并对典籍知识图谱实体类型及属性、典籍知识图谱实体关系及类型进行分析与定义。[结果/结论]所构建的典籍知识图谱包含649549种古籍实体、221783位典籍责任者、1498383个古籍版本、13960个地名节点,形成了一个立体、多维、多用途的古籍知识关联网络,对全球目前存世的主要中国历代典籍书目信息进行了较全面描述。 相似文献
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[目的/意义] 基于当前大数据环境下，医学情报领域对知识服务的需求，探索医学情报人才的培养目标及与知识生态系统的构建。[方法/过程] 首先，从医学情报人员提供知识服务的视角出发，探索从多角度分析用户的需求、用户需求与资源多层次的匹配以及多渠道提供知识服务的能力培养目标。然后，依据知识生态系统的构成要素和运行机制，分别从知识资源、知识服务活动和知识创新活动三个视角，构建医学情报人才培养模式的专业课程体系、教学实践平台和教育激励机制的知识生态系统。最后，以吉林大学医学信息学专业进行的课程体系的改革、教学实践平台的设置和知识创新活动的培养方案为例，解析知识生态系统在医学情报人才培养过程发挥的作用。[结果/结论] 研究构建创新能力驱动下医学情报人才培养的目标和知识生态系统，促进情报学研究理论和方法在医学情报领域的应用。 相似文献
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知识聚合研究述评 总被引：3，自引：1，他引：2
[目的/意义] 知识聚合是近年来图书情报领域新兴起的研究领域,通过对知识聚合的内涵、方法和应用进行梳理,提出知识聚合的发展趋势,为后续研究提供参考。[方法/过程] 首先通过概念辨析对知识聚合的内涵进行说明,认为知识聚合是知识组织的新发展方向,并有助于实现基于用户需求的知识服务。其次,从基于情报检索语言、知识网络、语义网和主题四个方面对知识聚合的方法体系进行阐述,进而对知识聚合在知识获取、知识推荐及知识发现上的应用研究进行介绍。[结果/结论] 在此基础上,提出丰富不同数据层面的聚合实证研究、注重聚合方法的融合、加强在大数据环境下的服务创新的发展趋势。 相似文献
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[目的/意义]基于知识图谱的口述历史档案资源知识发现是知识发现在数字人文领域的新尝试,为资源细粒度关联、语义化查询、个性化探索提供新路径。[方法/过程]以南京师范大学抗战老兵口述资料中心数据为数据源构建抗战老兵口述历史档案资源知识图谱,基于图谱实例,从项目整体概况、事件主题关系、社会网络关系、时空网络关系等层面开展多维知识发现研究。[结果/结论]以知识图谱为代表的数字人文技术方法为知识发现研究提供有力的工具支撑,为人文资源深度开发注入了全新动能。 相似文献
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[目的/意义]目前健康领域知识组织与服务相关研究主要关注知识组织的方法应用探索和单一领域知识库构建,忽视了健康领域的知识服务难以满足用户需求的现实情况。本文旨在探索基于用户健康需求的领域知识组织框架与服务模式,以期提升用户获取健康知识时的体验和满意度。[方法/过程]在梳理用户健康知识需求以及当前健康领域知识组织与服务现状研究的基础上,本文明确了健康知识的分类和健康知识组织的定位与目标,并基于此构建了健康知识组织框架,该框架将知识组织的流程分为健康数据采集、抽取、表示、融合以及可视化五个阶段。在健康领域知识服务研究模块,本文着重探讨了用户需求与知识服务的语义匹配过程,在此基础上设计了健康领域知识服务的模式与流程框架。[结果/结论]文章将用户需求贯穿于健康领域知识组织与服务的全过程,并构建了健康领域知识组织框架以及知识服务模式。在健康知识服务模式设计中,增加了用户需求语义网构建以及需求与知识服务的语义匹配环节,以此为基础给出了健康知识服务的模式与流程。研究成果可用于指导后续健康领域知识组织与服务的实践工作,丰富健康领域知识组织与服务的理论研究。 相似文献
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[目的/意义] 知识图谱已成为公共数字文化资源知识组织的新形态。利用知识图谱技术赋能红色历史人物知识问答服务,提升用户交互体验,对红色历史资源的开发利用具有重要意义。[方法/过程] 在梳理历史人物数字资源组织及知识问答系统相关研究的基础之上,构建了红色历史人物知识图谱Schema与KBQA架构,从数据获取、知识抽取、知识融合、图谱生成和知识问答五个环节搭建了红色历史人物问答模型,并以老上大历史人物数字资源进行实证研究。[结果/结论] 本文设计的知识问答服务架构在红色历史人物数字资源的图谱半自动构建、知识推理与智能交互方面具有优越性,提升了用户知识服务体验。 相似文献
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[目的/意义]人类社会在从信息社会向后信息时代过渡的进程中，正在经历从"信息"向"智能"的跨越。在大数据环境和人工智能技术发展的双重因素作用下，知识融合作为知识化和智能化过程中的关键环节，为完善知识服务、智慧服务、催生高级智能形态提供了重要的理论和技术支撑。开展基于全学科视角的知识融合调研，扩展知识融合研究视域，为全面阐释知识融合研究现状，构建统一的知识融合理论研究框架提供借鉴。[方法/过程]本文采用定量与定性结合的文献分析方法，分析不同学科视角下知识融合研究现状，归纳知识融合在不同学科中的主要研究内容和关注的问题、知识融合涉及到的因素、知识融合的应用场景等。[结果/结论]知识融合研究属于多交叉学科领域，概念边界模糊，研究领域分散，目前尚未形成统一的研究框架。本文通过文献调研，在充分总结既往知识融合研究成果的基础上，划分知识融合的研究取向，为知识融合研究提出合理建议。 相似文献
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[目的/意义] 人工智能（AI）正引发链式反应般的科学突破,引领新一轮科技革命和产业变革,图书文献情报领域如何利用AI技术提供智慧知识服务与智能情报系统是当前行业关注的焦点与热点。[方法/过程] 从图书情报行业内外综合分析AI技术与大数据为知识服务范式带来的新平台、新服务以及新机遇与新挑战,提出"AI技术+大数据"驱动的智慧知识服务生态体系建设的总体思路,从智慧数据、智慧中台与智慧服务3个层面共同构建"科情大脑",提供覆盖科技管理、科技创新与社会学术信息环境的开放智慧知识服务生态环境。[结果/结论] 以中国科学院文献情报中心的文献情报数据湖、智能知识服务引擎、智慧知识发现、智慧知识管理、智能情报分析系统以及智能感知环境6个方面进行探索建设,取得有意义的成效。面向未来,阐明AI技术在面向大数据治理、细粒度知识识别、精准服务提供等方面,仍需要在数据、技术以及服务模式上进一步提升。 相似文献
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融合多层次数据的问答知识图谱本体模型构建 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对基于问答对的智能问答准确率和解决率低、用户满意度差等问题,研究构建知识图谱本体模型,构建基于知识图谱的智能问答,解决基于问答对的智能问题所面临的问题。[方法/过程]首先,分析当前智能问答面临的问题及原因,提出构建知识图谱支撑智能问答的方案。其次,在已有本体模型构建方法的基础上,提出一种融合多层次数据的多轮循环方法,该方法分别以业务数据、用户数据和业务系统动态数据等多层次数据为数据来源,核心步骤为搭建基本框架、完善知识结构、对齐知识结构三轮循环。最后,以退换货领域为例阐述本体模型构建的具体步骤,从无到有,增量叠加,构建知识图谱本体模型。[结果/结论]将以退换货本体模型为模式层的知识图谱部署在智能问答系统中进行试验,试验结果显示退换货知识图谱上线后智能问答的准确率提升50%,解决率提升300%。其中准确率是指回答正确的问题数量与回答的全部问题数量的比例,解决率是指答案精准解决了用户问题的数量与回答的全部问题数量的比例。本文提出的本体模型构建方法从零散的领域知识中梳理出完整的、细粒度的领域知识结构,支持智能问答为用户提供精准的答案,能够有效解决基于问答对的智能问答困境。 相似文献
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[目的/意义] 探索构建文献情报大数据知识资源体系，支撑面向多领域的智慧知识服务。[方法/过程] 基于AI应用需求，借鉴业界经验，梳理现有资源体系的问题，从多层次多维度扩展资源体系；构建可靠数据处理流程和计算平台，支持高效数据采集和处理；研发智能化数据治理工具，实现知识资源的有效治理，确保提供高质量数据资源。[结果/结论] 已初步形成覆盖多类型、多学科的科技文献大数据知识资源体系，构建完成高度自动化的数据采集治理流程，实施多重数据质量控制，积累数亿高质量数据，且为多个知识服务提供数据支撑。 相似文献
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[目的/意义] 探索构建文献情报大数据知识资源体系，支撑面向多领域的智慧知识服务。[方法/过程] 基于AI应用需求，借鉴业界经验，梳理现有资源体系的问题，从多层次多维度扩展资源体系；构建可靠数据处理流程和计算平台，支持高效数据采集和处理；研发智能化数据治理工具，实现知识资源的有效治理，确保提供高质量数据资源。[结果/结论] 已初步形成覆盖多类型、多学科的科技文献大数据知识资源体系，构建完成高度自动化的数据采集治理流程，实施多重数据质量控制，积累数亿高质量数据，且为多个知识服务提供数据支撑。 相似文献
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文章将本体和上下文知识融入企业竞争情报分析之中,设计了一种基于语义决策树的归纳学习算法进行语义层面的情报分析和情报知识发现.该算法利用本体解决情报语义问题,利用上下文知识解决应用环境和具体对象问题.实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情报挖掘的智能性和情报分析的准确性,在一定程度上实现了企业竞争情报语义挖掘和情报知识自动分析与获取. 相似文献
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[目的/意义]归纳分析知识科学视角下国际知识融合研究主题和内容,探索其研究趋势,以期为图书情报领域开展知识融合研究,进而促进知识服务和情报研究提供参考和借鉴。[方法/过程]系统梳理Web of Science中1990-2015年的相关文献,通过逐篇阅读、提炼和总结,从实现路径、评价、系统和应用研究4个方面进行主题分析。[结果/结论]知识融合的实现路径方面主要包括基于语义规则、基于贝叶斯网络、基于D-S理论和基于知识挖掘的知识融合;知识融合评价研究方面开发了具备属性值的融合知识测度和自适应评价机制;知识融合系统研究方面,在经典的KRAFT知识融合系统基础上,开发了KnoFuss等知识融合系统;知识融合应用研究方面,主要有面向网格环境、面向近似知识、面向网络文本和面向企业知识的知识融合。未来几年知识融合的研究趋势有:知识体系结构的优化,融合算法的改进,与相关学科的交叉以及结合大数据环境等社会背景和面向多层次、个性化、创新型知识服务方面的研究。 相似文献
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[目的/意义]搜集和分析国内外图书情报领域人工智能研究的相关文献,以期了解人工智能在图书情报领域目前的研究进展及未来的研究趋势,为学术界和产业界的研究提供借鉴和启示。[方法/过程]运用文献分析和知识图谱可视化方法,对国内外图书情报领域人工智能研究的起源和发展、国内外研究热点及未来研究趋势进行对比和可视化分析。[结果/结论]从研究发展趋势看,国内外相关研究成果的数量呈逐年递增态势。从研究热点看,国外研究主要围绕人工智能在信息检索、社交媒体内容分类及情感分析、知识问答方面的应用研究;国内研究主要围绕人工智能在网络舆情分析、图书馆智能搜索和推荐服务、社交媒体网络数据分析方面的研究。从研究趋势看,未来研究应围绕人工智能技术应用在视觉搜索和语义搜索、智慧图书馆服务、社交网络数据挖掘、人工智能对隐私与安全的影响4个主要方向来开展研究。 相似文献
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基于Nanopublication的知识服务架构解析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对科学文献服务系统中信息过载的问题,提出基于Nanopublication的知识服务架构,帮助科研人员更好地查找和理解科学文献中的知识,使得知识服务系统更加高效可靠地为科研人员提供知识发现服务。[方法/过程]引入语义出版的新模式Nanopublication,揭示科学文献中的科学结论,基于Nanopublication知识元进行知识服务语义建模,设计分布式Nanopublication知识服务模式。[结果/结论]该方案能够扩展现有的语义知识服务和发现框架,借助Nanopublication技术进一步增强知识服务的精准性和可信赖性,满足不同用户的知识服务功能需求。 相似文献